总结β光滑性的推论

最新推荐文章于 2025-04-03 13:16:54 发布
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分类专栏： FL收敛性证明 文章标签： 安全 机器学习 分布式 深度学习 python 学习 数学
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SCAFFOLD 算法笔记
【优化】梯度下降 收敛性 证明
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梯度下降方法的收敛率是O(1/t)O(1/t)。 本文首先介绍梯度下降算法的定义，之后解释收敛性的意义，并给出梯度下降算法收敛性详细证明过程1。 梯度下降算法 设系统参数为xx。对于样本ii，其代价函数为fi(x)f_i(x)。在n个样本组成的训练集上，其整体代价函数为： f(x)=∑i=1nfi(x)f(x)=\sum_{i=1}^nf_i(x) 要求ω\omega使得上式最小，
分布式机器学习笔记3
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@分布式机器学习笔记 分布式机器学习算法、理论与实践 学习笔记 续 前 4 单机优化之确定性算法 基本概述 1）机器学习的优化框架 正则化经验风险最小化：模型在训练数据上的平均损失函数值尽可能小；同时对模型复杂度进行惩罚 2）优化算法的收敛速率 分布式机器学习基本流程 需要使用分布式机器学习的情形（实际情况三者混合） 1）计算量太大：可采取基于共享内存的多线程或多机并行运算（计算并行） 2）训练数据太多：对数据进行划分，分配到多个工作节点上进行训练；每个工作节点基于局部数据训练出子模型，按照一定规律与其他
【论文笔记】利用平滑度加速分布式优化——梯度跟踪法(Gradient Tracking)
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文章目录写在前面问题描述和算法收敛性证明 写在前面 原论文：Harnessing Smoothness to Accelerate Distributed Optimization. 本文是Qu 20181的笔记，主要是对离散系统分布式梯度跟踪算法证明过程的总结。 问题描述和算法 问题描述 min⁡x∈Rdf(x)=1n∑i=1nfi(x) \min_{x\in\mathbb R^d} f(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n f_i(x) x∈Rdmin​f(x)=n1​i=1∑n​fi​
什么是光滑的函数？
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03-08 2万+
光滑函数(smoothing function)是指 在优化过程中，如果目标函数是光滑函数，那么有一些最优化方法可以保证优化时得到全局最优解。
曲线曲面积分、重积分总结
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总结常见的各种曲线曲面积分以及重积分。
数分考前总结
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08-04 2399
数项级数: 级数收敛的定义：部分和数列收敛 柯西收敛准则：任给正数ϵ\epsilonϵ，存在正整数NNN,使得m>Nm>Nm>N时对于任意正整数ppp，∣um+...um+p∣<ϵ|u_{m}+...u_{m+p}|<\epsilon∣um​+...um+p​∣<ϵ 级数收敛的必要条件：lim⁡n→∞un=0\lim\limits_{n\to\infty}u_n=0n→∞lim​un​=0 收敛级数的性质 级数收敛满足线性性 去掉，增加，改变有限个项不影
复变函数——一到三章总结
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01-22 6047
复变函数——总结一、 一、
高等数学（下）知识点总结（2）
m0_47114189的博客
05-27 4671
高等数学（下）知识点总结 期末，总结一下高数下的知识点 第八章，第九章见上一篇博客 文章目录高等数学（下）知识点总结第八章_空间解析几何和向量代数第九章_多元函数微分法及其应用第十章_重积分10.1 重积分概念10.2二重积分的计算10.3三重积分的计算注意事项（重积分计算小结）10.4重积分的应用第十一章_几类特殊的积分11.1对弧长的曲线积分11.2对坐标的曲线积分11.3格林公式11.4对面积的曲面积分11.5对坐标的曲面积分11.6高斯公司&斯托克斯公式第十二章_无穷级数 第八章_空间解析
【高等数学】曲线积分和曲面积分1
liu20020918zz的博客
07-21 249
本文还有第二部分，包含对面积的曲面积分、对坐标的曲面积分、高斯公式与散度、旋度设LLL为xOyxOyxOy面内的一条光滑曲线弧，函数f(x,y)f(x,y)f(x,y)在LLL上有界，在LLL上任意插入一点列M1,M2,⋯ ,Mn−1M_1,M_2,\cdots,M_n-1M1​,M2​,⋯,Mn​−1，把LLL分成nnn个小段，设第iii个小段的长度为Δsi\Delta s_iΔsi​，又(ξi,ηi)(\xi_i,\eta_i)(ξi​,ηi​)为第iii个小段上任意取定的一点，作乘积f(ξi,ηi)Δ
Ba空间中Beta算子的逼近等价定理 (2012年)
05-06
论文通过引入函数Φ和算子βn(f,∞0)的概念，详细推导了逼近等价定理及其推论。其中，函数Φ的引入是为了描述函数的局部行为，而算子βn(f,∞0)则用于定义Beta算子。作者利用了Ditzian-Totik的某些工具和技巧来研究...
浅谈表面反射——波动光学篇
qq_45263579的博客
11-13 3979
Radiometric Definitions 首先让我们来回忆一下辐射度量学中关于irradiance和radiance的定义： 我们在这里定义光源(source)在x-z平面，因此入射光就可以只用θi\theta_{i}θi​来描述。dAs\mathrm{d}A_{s}dAs​是表面积。定义dΦi\mathrm{d}\Phi_{i}dΦi​是入射光在dAs\mathrm{d}A_{s}dAs​上从θi\theta_{i}θi​方向上来的能量。d2Φi\mathrm{d}_{}^{2}\Phi_{i}d
Lipschitz连续
YZXnuaa的博客
03-28 1万+
Lipschitz连续。它其实就是在一个连续函数上面额外施加了一个限制，要求存在一个常数使得定义域内的任意两个元素和都满足此时称函数的Lipschitz常数为。简单理解，比如说的定义域是实数集合，那上面的要求就等价于的导函数绝对值不超过。再比如说就不是Lipschitz连续，因为它的导函数没有上界。Lipschitz连续条件限制了一个连续函数的最大局部变动幅度。...
SSL提供了哪些安全服务
DNS_1优快云的博客
03-31 448
比如，在电商平台进行订单交易时，订单的价格、商品信息等数据通过 SSL 传输，能够保证消费者收到的商品和支付的价格与下单时一致，避免了数据被恶意修改对消费者和商家造成的损失。即使数据被第三方截取，由于缺乏解密密钥，截取者也无法获取真实内容，极大地降低了信息泄露的风险，保障了用户的隐私和财产安全。SSL作为互联网安全通信的基石，为数据传输的安全提供了多维度保障。从最初的诞生到后续的演进，SSL 及TLS在全球范围内，为无数网站、应用程序提供了不可或缺的安全服务，下面我们就来深入剖析 SSL 提供的安全服务。
AI 重构安全边界：无人机避障系统的智能进化 —— DPLSLAB构建多模态感知防护网
DPLSLAB6的博客
04-03 238
从夜间执法的城中村，到高速移动的物流场景，公司以 37 项避障专利（含 ZL202420345678.9"一种基于量子点增强的低光照避障方法"）、12 项国际 / 国家标准（IEEE、ETSI），重新定义无人机的 "安全视距"。：首创 "传感器指纹融合算法"（获 TÜV 莱茵认证），消除不同传感器时间戳误差（<0.5ms），在深圳暴雨测试中（降雨量 150mm/h），玻璃幕墙识别率从 47% 提升至 98%。▶ "避障即服务（OaaS）"：云端实时更新障碍物特征库（月更新 10 万 + 新特征）
安当TDE透明加密：海量文件离线传输的安全方案
www.andang.cn
04-03 674
实时分析文件访问模式，识别异常行为（如1小时内密集读取500次），自动隔离风险会话。通过USBKey硬件绑定设备指纹，若非法设备尝试读取，密钥自动销毁并触发告警。将加密文件与USBKey分别通过不同物流渠道运输，实现“数据与密钥物理分离”。：文件存入服务器自动触发SM4/AES-256加密，杜绝存储介质泄露风险；支持国密SM2/9算法，密钥分片存储于多地HSM，需双人授权才能恢复；• 存储服务器部署TDE，影像文件自动加密后存入加密硬盘；压缩包内文件均以密文存储，密钥加密后存入USBKey；
AI 驱动的安全分析的价值是什么？
Elastic 中国社区官方博客
03-31 769
与 Enterprise Strategy Group 一起量化经济影响安全行业十分复杂，变化速度极快。攻击面、利益相关者需求、对手战术以及你使用的工具都在不断演变，导致许多安全团队不确定自己是否已做好准备。在这场无休止的战斗中，你需要值得信赖的工具，同时还能带来可观的投资回报。这些工具应提供无与伦比的可见性、降低风险，并具备与数据需求匹配的可扩展性，而不会造成高昂成本。
小天互连IM系统的安全保障：丰富多样的安全设置
IM8000的博客
04-02 221
同时，还可为高管或者核心人员设置高管模式，限制只有某些级别的用户才能向其直接发起聊天，其他的用户则需先进行好友申请，待好友申请通过后，才可向其发起聊天，这样能有效的避免对高管或者核心人员的一些非必要打扰。通过高效的算法，系统能够精准识别并实时过滤聊天中的敏感词汇，从源头上杜绝信息泄露的风险。对于集团性质的企业，管理员可进行组织间的聊天设置，模式包括组织间成员可直接聊天、组织间成员需加好友才能聊天、组织间高管可相互聊天等，企业可根据自身实际的管理要求进行选择，实现对不同公司间的员工沟通进行管控。
OpenHarmony子系统开发 - 安全（十一）
最新发布
__Benco的博客
04-03 600
为规范OpenHarmony SELinux策略配置，针对neverallow检查无法覆盖到的场景和人工审核容易遗漏的问题，OpenHarmony提供了一套SELinux策略检查工具。
详细介绍一下β多样性
08-28
β多样性(β-diversity)是一种用于衡量生物群落中物种多样性的指标，它表示了生物群落中物种之间的相关性。β多样性主要通过计算两个参数来度量：均匀度(evenness)和集中度(concentration)。 1. 均匀度(evenness):均匀度反映了生物群落中物种在空间上的分布是否均匀。如果一个群落中的物种分布较为均匀，那么它的均匀度较高；反之，如果物种分布不均匀，均匀度较低。通常，均匀度用归一化平方根(normalized root mean square, nrms)来表示，即： nrms = sqrt((X1^2 + X2^2 + ... + Xn^2) / N) 其中，X1、X2、...、Xn分别表示第i个物种在群落中的平均分布距离，N表示群落中物种的总数。 2. 集中度(concentration):集中度反映了生物群落中优势物种的出现频率。如果一个群落中的优势物种出现频率较高，那么它的集中度较高；反之，集中度较低。集中度通常用最大似然比法(maximum likelihood ratio, MLR)来计算，即： MLR = max(P1 * L1 + P2 * L2 + ... + Pn * Ln) 其中，P1、P2、...、Pn分别表示第i个物种被观察到的概率，L1、L2、...、Ln分别表示第i个物种的似然值。集中度的计算方法有很多种，如最大似然比法、信息增益法等。 β多样性 = (均匀度 - 0.5) * (集中度 - 0.5) 通过计算β多样性，我们可以了解生物群落中物种间的相互关系以及优势物种的特征。β多样性既考虑了物种在空间上的分布均匀性，又考虑了优势物种的出现频率，因此能够全面地反映生物群落的多样性水平。
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